(57)【要約】【課題】インタネット等に存在する文書集合から人の意見を自動抽出し、その意見をさまざまな観点で比較分析する。【解決手段】入出力装置１の対象物名集合入力手段１は利用者が複数の対象物名を入力する。対象物名選択手段１２は利用者が対象物名集合入力手段１１で入力した対象物名集合のうち分析対象の対象物名を選択する。データ処理装置２の文書集合記憶部２１は文書集合を記憶し、意見抽出手段２２は文書集合記憶部２１に記憶された文書集合に含まれ、対象物名集合入力手段１１から入力された対象物名に関連する意見を抽出する。対象物比 較分析手段２３は当該意見抽出手段２２で抽出し、対象物名集合入力手段１１で入力された対象物名に関する意見（全体の意見）に対して、その中で対象物名選択手段１２で選択した対象物名に関する意見（部分の意見）の特徴を分析する。【選択図】  図１
2006286026.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の対象物名を入力するための対象物名集合入力手段と、
前記対象物名集合入力手段から入力された対象物名集合のうちの分析対象の対象物名を選択する対象物名選択手段と、
文書集合を記憶する文書集合記憶手段と、
物事に対する評価を示す表現である評価表現の集合が登録された評価表現記憶手段と、
前記文書集合記憶手段に格納された文書集合から、前記対象物名集合入力手段から入力されたそれぞれの対象物名と前記評価表現記憶手段に格納されている評価表現とを含む文字列又は文章を、それぞれの対象物名に関する意見として抽出する意見抽出手段と、
前記意見抽出手段で抽出された意見である全体の意見における、前記分析対象の対象物名に関する意見である部分の意見が占める確率を示す指標を、意見から抽出した単語又は単語の組合わせ毎に求め、前記指標に基づいて単語又は単語の複数の組合わせを選択して出力する対象物比較分析手段とを有することを特徴とする意見収集分析装置。
【請求項２】
一つ以上の対象物名を入力するための対象物名入力手段と、
前記対象物名入力手段から入力された対象物名集合のうちの分析対象の対象物名を選択する対象物名選択手段と、
前記対象物名入力手段から入力された対象物名を基にそれに関連する対象物名を展開する対象物名拡張手段と、
文書集合を記憶する文書集合記憶手段と、
物事に対する評価を示す表現である評価表現の集合が登録された評価表現記憶手段と、
前記文書集合記憶手段に格納された文書集合から、前記対象物名集合入力手段から入力されたそれぞれの対象物名及び前記対象物名拡張手段で拡張された対象物名と前記評価表現記憶手段に格納されている評価表現とを含む文字列又は文章を、それぞれの対象物名に関する意見として抽出する意見抽出手段と、
前記意見抽出手段で抽出された意見である全体の意見における、前記対象物名選択手段で選択された対象物名及び前記対象物名拡張手段で拡張された対象物名に関する意見である部分の意見が占める確率を示す指標を、意見から抽出した単語又は単語の組合わせ毎に求め、前記指標に基づいて単語又は単語の複数の組合わせを選択して出力する対象物比較分析手段とを有することを特徴とする意見収集分析装置。
【請求項３】
一つ以上の対象物名を入力するための対象物名入力手段と、
分析条件を入力する分析条件入力手段と、
文書集合を記憶する文書集合記憶手段と、
物事に対する評価を示す表現である評価表現の集合が登録された評価表現記憶手段と、
前記文書集合記憶手段に格納された文書集合から、前記対象物名集合入力手段から入力されたそれぞれの対象物名と前記評価表現記憶手段に格納されている評価表現とを含む文字列又は文章を、それぞれの対象物名に関する意見として抽出する意見抽出手段と、
前記意見抽出手段で抽出された意見に、予め定められたカテゴリ毎に、前記意見の内容、記述時刻及び／又は記載場所に基づくラベルを設定するカテゴリ設定手段と、
前記意見抽出手段で抽出された意見である全体の意見における、前記分析条件入力手段から指定された条件を満たす意見である部分の意見が占める確率を占める指標を、意見から抽出した単語又は単語の組合わせ毎に求め、前記指標に基づいて単語又は単語の複数の組合わせを選択して出力する対象物比較分析手段とを有することを特徴とする意見収集分析装置。
【請求項４】
前記対象物比較分析手段は、確率的コンプレキシティを用いて前記指標を求める
ことを特徴とする請求項１から３いずれか１項に記載の意見収集分析装置。
【請求項５】
前記対象物比較分析手段は、拡張型確率的コンプレキシティを用いて前記指標を求める
ことを特徴とする請求項１から３いずれか１項に記載の意見収集分析装置。
【請求項６】
前記対象物比較分析手段は、ベイズの事後確率及びラプラス型の推定量を用いて前記指標を求める
ことを特徴とする請求項１から３いずれか１項に記載の意見収集分析装置。
【請求項７】
複数の対象物名を入力するステップと、
その入力された対象物名集合のうちの分析対象の対象物名を選択するステップと、
文書集合を記憶する文書集合記憶手段に格納された文書集合から、前記対象物名を入力するステップで入力されたそれぞれの対象物名と物事に対する評価を示す表現である評価表現の集合が登録された評価表現記憶手段に格納されている評価表現とを含む文字列又は文章を、それぞれの対象物名に関する意見として抽出するステップと、
この抽出された意見である全体の意見における、前記分析対象の対象物名に関する意見である部分の意見が占める確率を示す指標を、意見から抽出した単語又は単語の組合わせ毎に求め、前記指標に基づいて単語又は単語の複数の組合わせを選択して出力するステップと、
を有することを特徴とする意見収集分析方法。
【請求項８】
一つ以上の対象物名を入力するステップと、
その入力された対象物名集合のうちの分析対象の対象物名を選択するステップと、
前記入力された対象物名を基にそれに関連する対象物名を拡張するステップと、
文書集合を記憶する文書集合記憶手段に格納された文書集合から、前記対象物名を入力するステップで入力されたそれぞれの対象物名及び前記対象物名を展開するステップで拡張された対象物名と物事に対する評価を示す表現である評価表現の集合が登録された評価表現記憶手段に格納されている評価表現とを含む文字列又は文章を、それぞれの対象物名に関する意見として抽出するステップと、
この抽出された意見である全体の意見における、前記分析対象の対象物名及び前記拡張された対象物名に関する意見である部分の意見が占める確率を示す指標を、意見から抽出した単語又は単語の組合わせ毎に求め、前記指標に基づいて単語又は単語の複数の組合わせを選択して出力するステップと、
を有することを特徴とする意見収集分析方法。
【請求項９】
一つ以上の対象物名を入力するステップと、
分析条件を入力するステップと、
文書集合を記憶する文書集合記憶手段に格納された文書集合から、前記対象物名を入力するステップで入力されたそれぞれの対象物名と物事に対する評価を示す表現である評価表現の集合が登録された評価表現記憶手段に格納されている評価表現とを含む文字列又は文章を、それぞれの対象物名に関する意見として抽出するステップと、
この抽出された意見に、予め定められたカテゴリ毎に、前記意見の内容、記述時刻及び／又は記載場所に基づくラベルを設定するステップと、
前記抽出された意見である全体の意見における、前記分析条件を満たす意見である部分の意見が占める確率を示す指標を、意見から抽出した単語又は単語の組合わせ毎に求め、前記指標に基づいて単語又は単語の複数の組合わせを選択して出力するステップと、
を有することを特徴とする意見収集分析方法。
【請求項１０】
前記確率を示す指標は、確率的コンプレキシティを用いて求める
ことを特徴とする請求項７から９いずれか１項に記載の意見収集分析方法。
【請求項１１】
前記確率を示す指標は、拡張型確率的コンプレキシティを用いて求める
ことを特徴とする請求項７から９いずれか１項に記載の意見収集分析方法。
【請求項１２】
前記確率を示す指標は、ベイズの事後確率及びラプラス型の推定量を用いて求める
ことを特徴とする請求項７から９いずれか１項に記載の意見収集分析方法。
【請求項１３】
複数の対象物名を入力する処理、
その入力された対象物名集合のうちの分析対象の対象物名を選択する処理、
文書集合を記憶する文書集合記憶手段に格納された文書集合から、前記入力されたそれぞれの対象物名と物事に対する評価を示す表現である評価表現の集合が登録された評価表現記憶手段に格納されている評価表現とを含む文字列又は文章を、それぞれの対象物名に関する意見として抽出する処理、
この抽出された意見である全体の意見における、前記分析対象の対象物名に関する意見である部分の意見が占める確率を示す指標を、意見から抽出した単語又は単語の組合わせ毎に求め、前記指標に基づいて単語又は単語の複数の組合わせを選択して出力する処理、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１４】
一つ以上の対象物名を入力する処理、
その入力された対象物名集合のうちの分析対象の対象物名を選択する処理、
前記入力された対象物名を基にそれを関連する対象物名に拡張する処理、
文書集合を記憶する文書集合記憶手段に格納された文書集合から、前記対象物名集合入力手段から入力されたそれぞれの対象物名及び前記対象物名拡張手段で拡張された対象物名と物事に対する評価を示す表現である評価表現の集合が登録された評価表現記憶手段に格納されている評価表現とを含む文字列又は文章を、それぞれの対象物名に関する意見として抽出する処理、
この抽出された意見である全体の意見における、前記分析対象の対象物名及び前記拡張された対象物名に関する意見である部分の意見が占める確率を示す指標を、意見から抽出した単語又は単語の組合わせ毎に求め、前記指標に基づいて前記単語又は単語の複数の組合わせを選択して出力する処理、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１５】
一つ以上の対象物名を入力する処理
分析条件を入力する処理、
文書集合を記憶する文書集合記憶手段に格納された文書集合から、前記対象物名集合入力手段から入力されたそれぞれの対象物名と物事に対する評価を示す表現である評価表現の集合が登録された評価表現記憶手段に格納されている評価表現とを含む文字列又は文章を、それぞれの対象物名に関する意見として抽出する処理
この抽出された意見に、予め定められたカテゴリ毎に、その内容、記述時刻及び／又は記載場所に基づくラベルを設定する処理、
前記抽出された意見（全体の意見）と、その中で前記分析条件を満たす意見（部分の意見）とを、意見から抽出した単語又は単語の組合わせ毎にその出現の有無によって各意見を分類して分類の前後における部分の意見が全体の意見で占める確率を表す指標の差を情報量尺度として計算することにより比較分析し、前記単語又は単語の複数の組合わせをその情報量尺度に基づいて選択したものを部分の意見が持つ特徴として出力する処理、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は及びそれに用いる意見収集分析装置方法並びにそのプログラムに関し、特に文書集合から抽出した意見をさまざまな観点で比較分析する意見収集分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
市場調査や顧客満足度調査のためには消費者からの意見を収集・分析することが重要である。従来、この意見を収集・分析するための方法としては、アンケートを用いて消費者から意見を収集し、その回答文から全体的な特徴や傾向を分析するという方法が使われている。
【０００３】
例えば、特開２００１−２６６０６０号公報に開示されたアンケート回答分析システムでは、消費者からの自由回答文から、テキスト分類エンジンによってルール形式の知識を自動的に抽出し、その抽出結果を利用者に分析結果として提示している。
【０００４】
一方、意見を収集するという点に注目すると、インタネットのＷｅｂページに記述されている情報から意見を抽出する方法がある。例えば、立石健二、石黒義英、福島俊一による“インターネットからの評判情報検索”［情報処理学会第６２回全国大会予稿集（３），ｐ１２３−１２４，２００１］には、Ｗｅｂページに記述されたさまざまな情報の中からユーザが入力した商品に関する意見を自動的に抽出してユーザに検索結果として提示している。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述したアンケート回答分析システムでは、人の意見をアンケート調査票を用いて収集しているが、アンケート実施者がアンケート調査票作成にかかるコストや、良質の回答モニタを選別してアンケートを依頼するコストが多く必要であり、またそのように労力をかけて調査を行っても十分な数の自由回答文の意見が得られないケースが多く存在するという問題がある。
【０００６】
また、上記の評判情報検索システムでは、意見の収集自体を自動的に行うことが可能であるが、収集した意見を単純に検索結果に列挙しただけでは、ユーザがその商品のどのような点が良くどのような点が悪いのか、または他の商品と比較してどのぐらい良いのかといった全体的な特徴や傾向を知ることができないという問題がある。
【０００７】
さらに、上記のアンケート回答分析システムと評判情報検索システムとを組合わせた場合、単純に評判情報検索システムの出力をアンケート回答分析システムに入力したのでは、抽出した意見を比較分析することができないという問題がある。
【０００８】
さらにまた、上記のアンケート回答分析システムと評判情報検索システムとを組合わせた場合、評判情報検索システムの意見抽出精度が十分でないため、単純に評判情報検索システムの出力をアンケート回答分析システムに入力したのでは、精度の高い分析結果が得られないこともあるという問題がある。
【０００９】
そこで、本発明の目的は上記の問題点を解消し、抽出した意見全体の中で利用者が選択した対象物に関する意見の特徴を分析した結果を依頼者に提示することができる意見収集分析装置及びそれに用いる意見収集分析方法並びにそのプログラムを提供することにある。
【００１０】
本発明の他の目的は、正確な意見抽出を実現することができ、その抽出した意見の高精度の分析結果を依頼者に提示することができる意見収集分析装置及びそれに用いる意見収集分析方法並びにそのプログラムを提供することにある。
【００１１】
本発明の別の目的は、抽出した意見全体の中で利用者が選択したカテゴリに関する意見の特徴を分析した結果を依頼者に提示することができる意見収集分析装置及びそれに用いる意見収集分析方法並びにそのプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明による意見収集分析装置は、複数の対象物名を入力するための対象物名集合入力手段と、前記対象物名集合入力手段から入力された対象物名集合のうちの分析対象の対象物名を選択する対象物名選択手段と、文書集合を記憶する文書集合記憶手段と、前記文書集合記憶手段に記憶された文書集合に含まれかつ前記対象物名集合入力手段から入力された対象物名に関連する意見を抽出する意見抽出手段と、前記意見抽出手段で抽出した意見の中で前記対象物名選択手段で選択された対象物名に関する意見の特徴を分析する対象物比較分析手段とを備えている。
【００１３】
本発明による他の意見収集分析装置は、一つ以上の対象物名を入力するための対象物名入力手段と、前記対象物名入力手段から入力された対象物名集合のうちの分析対象の対象物名を選択する対象物名選択手段と、前記対象物名入力手段から入力された対象物名を基にそれに関連する対象物名を展開する対象物名拡張手段と、文書集合を記憶する文書集合記憶手段と、前記文書集合記憶手段に記憶された文書集合に含まれかつ前記対象物名集合入力手段から入力された対象物名及び前記対象物名拡張手段で拡張された対象物名に関連する意見を抽出する意見抽出手段と、前記意見抽出手段で抽出された意見の中で前記対象物名選択手段で選択した対象物名に関する意見の特徴を分析する対象物比較分析手段とを備えている。
【００１４】
本発明による別の意見収集分析装置は、一つ以上の対象物名を入力するための対象物名入力手段と、分析条件を入力する分析条件入力手段と、文書集合を記憶する文書集合記憶手段と、前記文書集合記憶手段に記憶された文書集合に含まれかつ前記対象物名入力手段から入力された対象物名に関連する意見を抽出する意見抽出手段と、前記意見抽出手段で抽出された意見に様々なカテゴリを設定するカテゴリ設定手段と、前記意見抽出手段で抽出された意見の中で前記分析条件入力手段から指定された条件を満たす意見の特徴を分析する比較分析手段とを備えている。
【００１５】
本発明による意見収集分析方法は、複数の対象物名を入力するステップと、その入力された対象物名集合のうちの分析対象の対象物名を選択するステップと、文書集合を記憶する文書集合記憶手段に記憶された文書集合に含まれかつ前記入力された対象物名に関連する意見を抽出するステップと、この抽出した意見の中で前記選択された対象物名に関する意見の特徴を分析するステップとを備えている。
【００１６】
本発明による他の意見収集分析方法は、一つ以上の対象物名を入力するステップと、その入力された対象物名集合のうちの分析対象の対象物名を選択するステップと、前記入力された対象物名を基にそれに関連する対象物名を展開するステップと、文書集合を記憶する文書集合記憶手段に記憶された文書集合に含まれかつ前記入力された対象物名及び前記拡張された対象物名に関連する意見を抽出するステップと、この抽出された意見の中で前記選択した対象物名に関する意見の特徴を分析するステップとを備えている。
【００１７】
本発明による別の意見収集分析方法は、一つ以上の対象物名を入力するステップと、分析条件を入力するステップと、文書集合を記憶する文書集合記憶手段に記憶された文書集合に含まれかつ前記入力された対象物名に関連する意見を抽出するステップと、この抽出された意見に様々なカテゴリを設定するステップと、前記抽出された意見の中で前記分析条件を満たす意見の特徴を分析するステップとを備えている。
【００１８】
本発明による意見収集分析方法のプログラムは、コンピュータに、複数の対象物名を入力する処理と、その入力された対象物名集合のうちの分析対象の対象物名を選択する処理と、文書集合を記憶する文書集合記憶手段に記憶された文書集合に含まれかつ前記入力された対象物名に関連する意見を抽出する処理と、この抽出した意見の中で前記選択された対象物名に関する意見の特徴を分析する処理とを実行させている。
【００１９】
本発明による他の意見収集分析方法のプログラムは、コンピュータに、一つ以上の対象物名を入力する処理と、その入力された対象物名集合のうちの分析対象の対象物名を選択する処理と、前記入力された対象物名を基にそれに関連する対象物名を展開する処理と、文書集合を記憶する文書集合記憶手段に記憶された文書集合に含まれかつ前記入力された対象物名及び前記拡張された対象物名に関連する意見を抽出する処理と、この抽出された意見の中で前記選択した対象物名に関する意見の特徴を分析する処理とを実行させている。
【００２０】
本発明による別の意見収集分析方法のプログラムは、コンピュータに、一つ以上の対象物名を入力する処理と、分析条件を入力する処理と、文書集合を記憶する文書集合記憶手段に記憶された文書集合に含まれかつ前記入力された対象物名に関連する意見を抽出する処理と、この抽出された意見に様々なカテゴリを設定する処理と、前記抽出された意見の中で前記分析条件を満たす意見の特徴を分析する処理とを実行させている。
【００２１】
すなわち、本発明の意見収集分析装置は、利用者が複数の対象物名を入力する対象物名集合入力手段と、利用者が当該対象物名集合入力手段で入力した対象物名集合のうち分析対象の対象物名を選択する対象物名選択手段と、文書集合を記憶する文書集合記憶部と、当該文書集合記憶部に記憶された文書集合に含まれる当該対象物名集合入力手段から入力された対象物名に関連する意見を抽出する意見抽出手段と、当該意見抽出手段で抽出した当該対象物名集合入力手段で入力された対象物名に関する意見（全体の意見）に対して、その中で当該対象物名選択手段で選択した対象物名に関する意見（部分の意見）の特徴を分析する対象物比較分析手段とから構成されている。
【００２２】
このような構成を採用することによって、本発明の意見収集分析装置では、文書集合から複数の対象物名の意見を抽出することによって、抽出した意見全体の中で利用者が選択した対象物に関する意見の特徴を分析した結果が依頼者に提示可能となる。
【００２３】
また、本発明の意見収集分析装置は、物事に対する評価を示す表現である評価表現の集合が登録された評価表現記憶部と、入力された対象物と評価表現記憶部に記憶された評価表現が一定の関係にある場合に対象物と評価表現とを含む文字列又は文章を意見候補として抽出する意見候補抽出手段と、意見候補抽出手段で抽出された意見候補の意見らしさを判定する意見判定手段とを有している。
【００２４】
このような構成を採用することによって、本発明の意見収集分析装置では、インタネットから抽出した意見候補の意見らしさを構文的適性もしくは客観的適性といった方法によって判定することによって、正確な意見抽出を実現し、それによって抽出した意見の高精度の分析結果が依頼者に提示可能となる。
【００２５】
さらに、本発明の意見収集分析装置は、利用者が一つ以上の対象物名を入力する対象物名入力手段と、利用者が分析条件を入力する分析条件入力手段と、文書集合を記憶する文書集合記憶部と、当該文書集合記憶部に記憶された文書集合に含まれる当該対象物名入力手段から入力された対象物名に関連する意見を抽出する意見抽出手段と、当該意見抽出手段で抽出された意見に様々なカテゴリを設定するカテゴリ設定手段と、当該意見抽出手段で抽出された当該対象物名入力手段で入力された対象物名に関する意見（全体の意見）に対して、その中で当該分析条件指定選択手段で指定された条件を満たす意見（部分の意見）の特徴を分析する比較分析手段とから構成されている。
【００２６】
このような構成を採用することによって、本発明の意見収集分析装置では、文書集合から抽出した意見に様々なカテゴリを自動的に設定することによって、抽出した意見全体の中で利用者が選択したカテゴリに関する意見の特徴を分析した結果が依頼者に提示可能となる。
【発明の効果】
【００２７】
以上説明したように本発明の意見収集分析装置は、複数の対象物名を入力し、その入力された対象物名集合のうちの分析対象の対象物名を選択し、文書集合を記憶する文書集合記憶手段に記憶された文書集合に含まれかつ入力された対象物名に関連する意見を抽出し、この抽出した意見の中で選択された対象物名に関する意見の特徴を分析することによって、抽出した意見全体の中で利用者が選択した対象物に関する意見の特徴を分析した結果を依頼者に提示することができるという効果が得られる。
【００２８】
本発明の他の意見収集分析装置は、一つ以上の対象物名を入力し、その入力された対象物名集合のうちの分析対象の対象物名を選択し、入力された対象物名を基にそれに関連する対象物名を展開し、文書集合を記憶する文書集合記憶手段に記憶された文書集合に含まれかつ入力された対象物名及び拡張された対象物名に関連する意見を抽出し、この抽出された意見の中で選択した対象物名に関する意見の特徴を分析することによって、正確な意見抽出を実現することができ、その抽出した意見の高精度の分析結果を依頼者に提示することができるという効果が得られる。
【００２９】
本発明の別の意見収集分析装置は、一つ以上の対象物名を入力し、分析条件を入力し、文書集合を記憶する文書集合記憶手段に記憶された文書集合に含まれかつ入力された対象物名に関連する意見を抽出し、この抽出された意見に様々なカテゴリを設定し、抽出された意見の中で分析条件を満たす意見の特徴を分析することによって、抽出した意見全体の中で利用者が選択したカテゴリに関する意見の特徴を分析した結果を依頼者に提示することができるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
次に、本発明の実施例について図面を参照して説明する。図１は本発明の第１の実施例による意見収集分析装置の構成を示すブロック図である。図１において、本発明の第１の実施例による意見収集分析装置は入出力装置１と、データ処理装置２とから構成されている。
【００３１】
入出力装置１は利用者が複数の対象物名を入力する対象物名集合入力手段１１と、利用者が対象物名集合入力手段１１で入力した対象物名集合のうち分析対象の対象物名を選択する対象物名選択手段１２と、対象物比較分析手段２３の分析結果を出力する出力手段１３とから構成されている。
【００３２】
また、データ処理装置２は主にコンピュータから構成され、文書集合を記憶する文書集合記憶部２１と、文書集合記憶部２１に記憶された文書集合に含まれる対象物名集合入力手段１１から入力された対象物名に関連する意見を抽出する意見抽出手段２２と、意見抽出手段２２で抽出した対象物名集合入力手段１１で入力された対象物名に関する意見（全体の意見）に対する、その中で対象物名選択手段１２で選択した対象物名に関する意見（部分の意見）の特徴を分析する対象物比較分析手段２３と、データ処理装置２の各手段を実現するためのプログラムを格納する記録媒体２４とを備えている。尚、データ処理装置２の各手段はハードウェアで構成可能である。
【００３３】
対象物集合入力手段１１における対象物名は、例えば『商品「Ｍ」』、『商品「Ｋ」』、『商品「Ｓ」』、『商品「Ｒ」』というように同分野［例えば、コンピュータやＰＤＡ（ＰｅｒｓｏｎａｌＤｉｇｉｔａｌＡｓｓｉｓｔａｎｓ）等の分野］の複数の対象物名を入力することが効果的である。また、対象物名は商品名に限ることなく、例えば「Ｎ社」のような企業・組織名、「山田太郎」のような人名であってもよい。
【００３４】
文書記憶部２１における文書集合とは、ディジタル化された文書集合であればどのような形態でもよいが、様々な人が自由に情報を発信しているインタネット上の文書が意見収集分析には効果的である。
【００３５】
対象物比較分析手段２３における特徴は、対象物と意見とのペアの複数個を入力として、分析結果出力を、例えば「１）ｉｆ−ｔｈｅｎ−ｅｌｓｅ型のルールで意見を対象物に分類する分類ルールとしての表現」、「２）ｉｆ−ｔｈｅｎ−ｏｒ型のルールで意見を対象物に対応させる相関ルールとしての表現」、「３）対象物とその特徴語をポジショニングマップでの表現」、「４）意見を対象物に関して典型的な順に並べたリストでの表現」のいずれかを行うことである。
【００３６】
特に、１）のｉｆ−ｔｈｅｎ−ｅｌｓｅ型のルールは特開２００１−２６６０６０号公報の「アンケート回答分析システム」に開示された方法によって得ることができる。
【００３７】
図２は図１の意見抽出手段２２の構成例を示すブロック図である。図２において、意見抽出手段２２は物事に対する評価を示す表現である評価表現の集合が登録された評価表現記憶部２２１と、入力された対象物名と評価表現記憶部２２１に記憶された評価表現とが一定の関係にある場合に対象物名と評価表現とを含む文字列または文章を意見候補としてＷｅｂ文書記憶部２５（文書集合記憶部２１）から抽出する意見候補抽出手段２２２と、意見候補抽出手段２２２で抽出された意見候補が意見と認められるかを判定する意見判定手段２２３とから構成されている。
【００３８】
評価表現記憶部２２１に記憶される評価表現は、物事に対する評価を示す表現である。商品に関する評価表現の例を図３に示す。図３において、商品分野「共通」に対応する評価表現には「いい」、「好き」、「最高」、「勧め」、「満足だ」があり、商品分野「書籍」に対応する評価表現には「面白い」、「名作」、「読みにくい」、「分かりやすい」があり、商品分野「コンピュータ」に対応する評価表現には「速い」、「重い」、「壊れやすい」、「うるさい」、「不安定」があり、商品分野「食品」に対応する評価表現には「美味い」、「不味い」、「しつこい」がある。
【００３９】
一方、「遊ぶ」、「動く」、「研究する」といった物事に対する評価を示さない表現は、評価表現ではない。また、評価表現の種類としては、「良い」、「好き」、「美味い」といった人の感情や感情を示す表現と、「速い」、「重い」といった人の物における性質や特徴を示す表現とがある。評価表現の記憶形式は、各評価表現の活用による表記の違いを吸収する単位で記憶する方式が記憶容量節約の面で効果的であるが、この方式に限定されるものではない。
【００４０】
意見候補抽出手段２２２において対象物と評価表現とが一定の関係にある場合とは、例えば対象物と評価表現とが一定の文字数またはバイト数にある場合や、対象物と評価表現に構文的依存関係がある場合である。
【００４１】
意見判定手段２２３において意見と認められるかを判定する方法には、構文的適性判定手段２２３ａによる意見候補の構文的な意見らしさの判定する方法と、客観的適性判定手段２２３ｂによる意見候補が客観的であるかを判定する方法とがある。
【００４２】
構文的適性判定手段２２３ａにおける意見候補の構文的意見らしさは、図４に示すような意見が持つ構文的特性を用いて判定する。図４において、意見の構文的特性には、「（１）対象物名と評価表現とが同一文内に存在する」、「（２）対象物名が評価表現の主部に存在する」、「（３）評価表現が文の述部に存在する」、「（４）文の述部に不必要な文末表現が存在しない」がある。
【００４３】
尚、（４）の不必要な文末表現とは、例えば、『商品「Ｍ」は良いの？』のような疑問表現、『商品「Ｍ」はもう少し軽いとよいのに』のような仮定表現が考えられる。
【００４４】
構文的適正判定手段２２３ａは上記のような意見の構文的特性を、意見候補がどの程度満たすかを数値にし、その数値が予め定めた閾値を超える場合には、構文的に意見らしいと判定する。数値にする方法としては、例えば、意見候補が全構文的特性数に対して満たす構文的特性の数の割合とする方法が考えられる。また、各構文的特性に重みを付与して、意見候補が満たす構文的特性の重みの総和とする方法も考えられる。
【００４５】
客観的適性判定手段２２３ｂにおいて意見候補が客観的であるとは、意見が第３者によって記述されていることをいう。例えば、『商品「Ｍ」はお勧めです』が意見候補である場合を考えると、この意見候補は構文的適正判定手段２２３ａにおける４つの構文的特性を全て満たすので、構文的に意見らしいと判定される。しかしながら、この意見候補が『商品「Ｍ」』の開発者または『商品「Ｍ」』の販売者によって記述されている場合には、意見として信頼することができない。
【００４６】
客観的適正判定手段２２３ｂはこのような第３者とは認められない記述者のリストを用意し、意見候補の記述者がこのリストに一致もしくは部分一致を含む場合には意見候補が客観的でないと判定し、そうでない場合には意見候補が客観的であると判定する。このリストは文書がインタネット上の文書であればＵＲＬ（ＵｎｉｆｏｒｍＲｅｓｏｕｒｃｅＬｏｃａｔｏｒ）で表すことができ、コンピュータの分野のＵＲＬリストの例を図５に示す。
【００４７】
図５において、上記のリストには「Ｓｏ社」のＵＲＬとして「ｓｏｏ．ｃｏ．ｊｐ」、「Ｉｂ社」のＵＲＬとして「ｉｂｂ．ｃｏ．ｊｐ」、「Ｔ社」のＵＲＬとして「ｔｔｔ．ｃｏ．ｊｐ」、「Ｎ社」のＵＲＬとして「ｎｎｎ．ｃｏ．ｊｐ」、「Ａ社」のＵＲＬとして「ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」、「Ｓｈ社」のＵＲＬとして「ｓｈｈ．ｃｏ．ｊｐ」、「Ｃ社」のＵＲＬとして「ｃｃｃ．ｃｏ．ｊｐ」、「Ｆ社」のＵＲＬとして「ｆｆｆ．ｃｏ．ｊｐ」、「Ｉｏ社」のＵＲＬとして「ｉｏｏ．ｃｏ．ｊｐ」、「Ｊ社」のＵＲＬとして「ｊｊｊ．ｃｏ．ｊｐ」」がそれぞれ掲載されている。
【００４８】
図６は本発明の第１の実施例による意見収集分析装置の処理動作を示すフローチャートであり、図７は図６の意見抽出の処理動作を示すフローチャートである。これら図１〜図７を参照して本発明の第１の実施例による意見収集分析装置の処理動作について説明する。尚、図６及び図７に示す処理はデータ処理装置２が記録媒体２４に格納されたプログラムを実行することで実現される。
【００４９】
まず、利用者は意見収集分析装置に対して、対象物名集合入力手段１１から対象物名の集合を、対象物名選択手段１２から分析対象の対象物名を選択する（図６ステップＳ１）。ここでは、対象物名集合入力手段１１で『商品「Ｍ」』、『商品「Ｋ」』、『商品「Ｓ」』、『商品「Ｒ」』を入力し、対象物名選択手段１２で『商品「Ｍ」』を選択した場合について説明する。
【００５０】
次に、意見抽出手段２２によって文書集合記憶部２１に記憶された文書集合に含まれる対象物名集合入力手段１１で入力された対象物名に関連する意見を抽出する（図６ステップＳ２）。
【００５１】
この意見抽出処理は意見候補抽出手段２２２によって物事に対する評価を示す表現である評価表現の集合が登録された評価表現記憶部２２１と、入力された対象物と評価表現記憶部２２１に記憶された評価表現とが一定の関係にある場合には、対象物と評価表現とを含む文字列または文章を意見候補として抽出する処理（図７ステップＳ１１）と、意見判定手段２２３によって意見候補抽出手段２２２で抽出された意見候補の意見らしさを判定する処理（図７ステップＳ１２）とからなる。
【００５２】
上記の意見抽出処理によって抽出した意見の例を図８に示す。この例では、まず意見候補抽出手段２２２における対象物名と評価表現との一定の関係を、両者が８０Ｂｙｔｅ以内という条件として意見候補を抽出し、その後、意見判定手段２２３によって意見の構文的適性、客観的適正を判定した結果である。
【００５３】
構文的特性については、上記の４つの特性のうち３つ以上満たすことを条件としている。例えば、図８の１行目は、対象物名商品「Ｍ」、評価表現名「いい」で抽出された意見であり、４つの意見の構文的特性も全て満たしている。
【００５４】
次に、意見収集分析装置は対象物比較分析手段２３によって意見抽出手段２２で抽出した対象物名集合入力手段１１で入力された対象物名に関する意見（全体の意見）に対する、その中で対象物名選択手段１２で選択した対象物名に関する意見（部分の意見）の特徴を分析し、その結果を出力手段１３を介して出力する（図６ステップＳ３）。
【００５５】
すなわち、対象物とこれに関する意見とのペアの複数個を入力として、例えば、１）分類ルール、２）相関ルール、３）ポジショニングマップ、４）典型文リストの４つの比較分析結果のうちの１つを出力する。
【００５６】
１）の分類ルールとは、ｉｆ−ｔｈｅｎ−ｅｌｓｅ形式で意見と対象物の関係を表したものである。例えば、図９に示すように、ＯＳ「Ｄ」→商品「Ｍ」（７０％）、モノクロ→商品「Ｍ」（７０％）、電子メール→商品「Ｍ」（１００％）、ワープロ→商品「Ｍ」（１００％）、送信→商品「Ｍ」（９０％）、それ以外→商品「Ｍ」でない（７８．９％）は『もしＯＳ「Ｄ」という単語が意見中に現れれば、その意見は商品「Ｍ」に関するものであり、そうでなければ、もしモノクロという単語が意見中に現れれば、その意見は商品「Ｍ」に関するものであり』と読む。
【００５７】
ここで、上記の場合には『ＯＳ「Ｄ」』、「モノクロ」等が商品「Ｍ」という対象物に関する特徴語である。これらの特徴語は、その上位の言葉が現れた意見を全て全体から取り除いた意見の集合に出現した単語の中から情報量尺度の高い順に選ばれる。
【００５８】
また、情報量尺度とは次のように計算する。例えば、意見の数がＮ個あって、対象物がＡのものとＡ以外のものとがそれぞれＮ１個とＮ０個であったとし、単語または単語の組合わせである「ｗ」が現れる意見の数がＴ、その中で対象物がＡのものとＡ以外のものとがそれぞれＴ１個とＴ０個であったとし、単語「ｗ」が現れない意見の数がＳ、その中で対象物がＡのものとＡ以外のものとがそれぞれＳ１個とＳ０個であったとすると、Ｔ＋Ｓ＝Ｎ，Ｔ１＋Ｓ１＝Ｎ１，Ｔ０＋Ｓ０＝Ｎ０の関係があり、「ｗ」のもつ情報量尺度は、例えば、「ｗ」の出現を通じて分類する前に意見の集合がもっていた情報量Ｉから「ｗ」の出現を通じて分類した後の意見の集合がもっていた情報量Ｉ（ｗ）を引いた値として、つまり、ΔＩ（ｗ）＝Ｉ−Ｉ（ｗ）……（１）という式で計算される。
【００５９】
ここで、Ｉは例えば、文献「Ｊ．Ｒｉｓｓａｎｅｎ：ＦｉｓｈｅｒＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＳｔｏｃｈａｓｔｉｃＣｏｍｐｌｅｘｉｔｙ．ＩＥＥＥＴｒａｎｓ．ｏｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｈｅｏｒｙ，４２（１），ｐｐ：４０−４７，１９９６」で提案されている確率的コンプレキシテイ（ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ）という量を用いて、Ｉ＝Ｎ・Ｈ（Ｎ１／Ｎ）＋（１／２）ｌｏｇ［Ｎ（π／２）］……（２）という式で計算することができる。また、Ｈ（ｘ）＝［（−ｘ）ｌｏｇ（ｘ）］−［（１−ｘ）ｌｏｇ（１−ｘ）］であり、πは円周率、対数の底は２である。
【００６０】
同様に、Ｉ（ｗ）は、Ｉ（ｗ）＝Ｔ・Ｈ（Ｔ１／Ｔ）＋（１／２）ｌｏｇ［Ｔ（π／２）］＋Ｓ・Ｈ（Ｓ１／Ｓ）＋（１／２）ｌｏｇ［Ｓ（π／２）］……（３）という式で計算される。ΔＩ（ｗ）が最も大きい値をもつような「ｗ」が選ばれる。
【００６１】
また、確率的コンプレキシティの代わりに、例えば、文献「Ｋ．Ｙａｍａｎｉｓｈｉ：ＡＤｅｃｉｓｉｏｎ−ｔｈｅｏｒｅｔｉｃＥｘｔｅｎｓｉｏｎｏｆＳｔｏｃｈａｓｔｉｃＣｏｍｐｌｅｘｉｔｙａｎｄＩｔｓＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｔｏＬｅａｒｎｉｎｇ，ＩＥＥＥＴｒａｎｓ．ｏｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｈｅｏｒｙ，４４（４），ｐｐ：１４２４−１４３９，１９９８」で提案されている拡張型確率的コンプレキシティを用いて、Ｉ＝ｍｉｎ｛Ｎ１，Ｎ−Ｎ１｝＋Ｂ√ＮｌｏｇＮ……（４）Ｉ（ｗ）＝ｍｉｎ｛Ｔ１，Ｔ−Ｔ１｝＋Ｂ√ＴｌｏｇＴ＋ｍｉｎ｛Ｓ１，Ｓ−Ｓ１｝＋Ｂ√ＳｌｏｇＳ……（５）という式で計算してから、情報量尺度を、ΔＩ（ｗ）＝Ｉ−Ｉ（ｗ）……（６）という式で計算することもできる。
【００６２】
このような分類ルールを出力する対象物比較分析手段２３としては、図１０に示すように、形態素解析手段２３１と属性抽出手段２３２と情報量尺度計算手段２３３とからなる。
【００６３】
形態素解析手段２３１は意見の文章を単語に分解する。例えば、「形態素解析手段は意見の文章を単語に分解する」は「形態素／解析／手段／は／意見／の／文章／を／単語／に／分解する」と分解される。
【００６４】
属性抽出手段２３２は形態素解析によって得られた各単語ｗについて（１）式の値を計算して、その値が与えられたある閾値以上のものだけを選択する。情報量尺度計算手段２３３は単語または単語の複数の組合わせに対して、全体の意見集合を対象にして（１）式の値を計算し、最大のものを選ぶ。
【００６５】
選ばれた単語を含む意見を全体から取り除いて、残りの意見を対象として、単語または単語の複数の組合わせに対して、（１）式の値を計算し、その値から最大のものを選ぶ。以下、これを繰り返す。
【００６６】
２）の相関ルールは、ｉｆ−ｔｈｅｎ−ｏｒ形式で意見と対象物の関係を表したものである。例えば、上記の分類ルールと同じ図は相関ルールとして読むこともできる。その場合、『もしＯＳ「Ｄ」という単語が意見中に現れれば、その意見は商品「Ｍ」に関するものであり、または、もしモノクロという単語が意見中に現れれば、その意見は商品「Ｍ」に関するものであり』と読む。
【００６７】
ここで、上記の場合には『ＯＳ「Ｄ」』、「モノクロ」等が商品「Ｍ」という対象物に関する特徴語である。これら特徴語は全体の意見の集合に出現した単語の中から（１）式の情報量尺度Δ（ｗ）の大きい順に選ばれる。
【００６８】
このような相関ルールを出力する対象物比較分析手段２３としては、図１１に示すように、形態素解析手段２３４と属性抽出手段２３５と情報量尺度計算手段２３６とからなる。
【００６９】
形態素解析手段２３４は意見の文章を単語に分解する。属性抽出手段２３５は形態素解析によって得られた各単語「ｗ」について（１）式の値を計算し、その値が与えられたある閾値以上のものだけを選択する。
【００７０】
情報量尺度計算手段２３６は単語または単語の複数の組合わせに対して、全体の意見集合を対象にして（１）式の値を計算し、その値を最大のものから順に並べていく。
【００７１】
３）のポジショニングマップは、複数の対象物と、それらに関する特徴語とを２次元のマップ図に配置したものである。例えば、図１２は商品「Ｍ」、商品「Ｋ」、商品「Ｓ」、商品「Ｒ」といった複数の対象物と、２）の相関ルール等で計算された、それらの特徴語とからなるポジショニングマップを表している。具体的には、図１２に示す×印はそれぞれ、商品「Ｍ」、商品「Ｋ」、商品「Ｓ」、商品「Ｒ」の軸上での位置を示し、商品「Ｍ」に対する特徴語として「パス」・「突き止める」・「送信」が、商品「Ｋ」に対する特徴語として「デビュー」・「ＦＩＶＡ」・「ＭＤ」・「意外」・「残念」が、商品「Ｓ」に対する特徴語として『商品「Ｊ」』・『商品「Ｃ」』・「メモリカード」が、商品「Ｒ」に対する特徴語として「フロッピー（Ｒ）」・「熱」・『ＣＰＵ「Ｐ」』が軸上のそれぞれの位置関係で存在することを示している。
【００７２】
このようなポジショニングマップは、ひとたび対象物とそれらの特徴語が得られたら、文献「Ｊ．Ｐ．Ｂｅｎｚｅｃｒｉ：ＣｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｃｅＡｎａｌｙｓｉｓＨａｎｄｂｏｏｋ，ＭｅｒｃｅｌＤｅｋｋｅｒ，１９９２」にも記載されているような標準的なコレスポンデンス分析の方法にしたがって作成される。
【００７３】
すなわち、分析対象となる対象物全体にわたって特徴語の頻度を並べたマトリックスに適当な対称化をほどこして得られたマトリックスから、最大固有値に対応する固有ベクトルと、二番目に大きい固有値に対応する固有ベクトルとを算出し、これらの第一成分、第二成分を縦軸、横軸としてプロットして得られる。
【００７４】
このようなポジショニングマップを出力する対象物比較分析手段２３としては、図１３に示すように、形態素解析手段２３７と属性抽出手段２３８と情報量尺度計算手段２３９と対応分析手段２４０とからなる。
【００７５】
形態素解析手段２３７は意見の文章を単語に分解する。属性抽出手段２３８は形態素解析によって得られた各単語「ｗ」について（１）式の値を計算し、その値が与えられたある閾値以上のものだけを選択する。
【００７６】
情報量尺度計算手段２３９は単語または単語の複数の組合わせに対して、全体の意見集合を対象にして（１）式の値を計算し、その値を最大のものから順に与えられた数だけ、あるいは与えられた閾値以上の情報量尺度をもつ単語を抽出する。
【００７７】
対応分析手段２４０は抽出された単語と分析対象との対応マトリックスを作り、その要素は各単語の出現頻度であるとし、この行列の第一固有ベクトル及び第二固有ベクトルの第一成分及び第二成分を求めてプロットすることによってポジショニングマップを作成する。
【００７８】
４）の典型文リストは各対象物に対して、各意見の代表度（対象物の意見として典型的である度合い）を計算し、その値を代表度の大きい降順にソートしたものである。
【００７９】
商品「Ｍ」を対象物とする場合については、例えば、１．商品「Ｍ」は使いにくい、遅い２．商品「Ｍ」は大きくなってしまった、小さいほうがよい３．この商品「Ｍ」、気に入った、マーベラスである４．この商品「Ｍ」の弱点は暗いことだの順に並ぶ。
【００８０】
文章Ｂの対象物ｃにおける代表度合いは、例えば、文章Ｂ＝ｗ１，．．．．，ｗＭのように、単語の列として見なすと、ベイズの事後確率は、ｐ（ｃ｜Ｂ）＝ｐ（ｃ）（Πｊｐ（ｗｊ｜ｃ））／（Σｃｐ（ｃ）（Πｊｐ（ｗｊ｜ｃ）））……（７）という式で与えられる。
【００８１】
ここで、ｐ（ｃ）は対象物ｃの出現確率であり、データから、ｐ（ｃ）＝（Ｎｃ＋１／２）／（Ｎ＋Ｊ／２）……（８）という式で計算される。ここで、Ｊは対象物の総数、Ｎは意見の総数、Ｎｃはその中で対象物ｃの出現数である。
【００８２】
また、ｐ（ｗｊ｜ｃ）は単語ｗｊが出現する確率であり、これはラプラス型の推定量、ｐ（ｗｊ｜ｃ）＝（Ｋｊ＋１／２）／（Ｋ＋Ｊ／２）……（９）という式で計算される。ここで、Ｊは単語総数、Ｋは意見データに現れた全ての単語の総数であり、重複を含めて計算している。Ｋｊはその中の単語ｗｊの出現数である。
【００８３】
このような典型文リストを出力する対象物比較分析手段２３としては、図１４に示すように、形態素解析手段２４１と属性抽出手段２４２と代表度計算手段２４３とソート手段２４４とからなる。
【００８４】
形態素解析手段２４１は意見の文章を単語に分解する。属性抽出手段２４２は形態素解析によって得られた各単語ｗについて（１）式の値を計算し、その値が与えられたある閾値以上のものだけを選択する。
【００８５】
代表度計算手段２４３は上記の形態素解析手段２４１で選ばれた単語全体に対して、各意見文章Ｂについて（７）式の値を計算する。ソート手段２４４はそれらの意見文章を（７）式の値にしたがって降順あるいは昇順にソートした結果を出力する。
【００８６】
図１５は本発明の第２の実施例による意見収集分析装置の構成を示すブロック図である。図１５において、本発明の第２の実施例による意見収集分析装置は、入出力装置３に対象物名集合入力手段１１の代わりとして利用者が一つ以上の対象物名を入力する対象物名入力手段３１を設け、データ処理装置４に対象物名入力手段３１で入力された対象物名を基にそれに関連する対象物名を展開する対象物名拡張手段４１を設けた以外は本発明の第１の実施例による意見収集分析装置と同様の構成となっており、同一構成要素には同一符号を付してある。また、同一構成要素の動作は本発明の第１の実施例と同様である。
【００８７】
対象物名拡張手段４１は予め類似する対象物名同士をグループとして登録した辞書を用いて対象物名入力手段１２で入力された対象物名を自動的に拡張する。例えば、『商品「Ｍ」』、『商品「Ｋ」』、『商品「Ｓ」』、『商品「Ｒ」』をグループとして登録し、対象物名入力手段１２で『商品「Ｍ」』と入力された時に、『商品「Ｋ」』、『商品「Ｓ」』、『商品「Ｒ」』を拡張する。
【００８８】
尚、本発明の第２の実施例でも、データ処理装置４は主にコンピュータから構成され、記録媒体４２に格納されたプログラムをデータ処理装置４が実行することで装置内の各手段が実現される。また、データ処理装置４の各手段はハードウェアで構成可能である。
【００８９】
図１６は本発明の第３の実施例による意見収集分析装置の構成を示すブロック図である。図１６において、本発明の第３の実施例による意見収集分析装置は入出力装置５と、データ処理装置６とから構成されている。
【００９０】
入出力装置５は利用者が一つ以上の対象物名を入力する対象物名入力手段３１と、利用者が分析条件を入力する分析条件入力手段５１と、比較分析手段６２の分析結果を出力する出力手段１３とから構成されている。
【００９１】
また、データ処理装置６は主にコンピュータから構成され、文書集合を記憶する文書集合記憶部２１と、文書集合記憶部２１に記憶された文書集合に含まれかつ対象物名入力手段３１から入力された対象物名に関連する意見を抽出する意見抽出手段２２と、意見抽出手段２２で抽出された意見に様々なカテゴリを設定するカテゴリ設定手段６１と、意見抽出手段２２で抽出されかつ対象物名入力手段３１で入力された対象物名に関する意見（全体の意見）に対する、その中で分析条件入力手段５１で指定された条件を満たす意見（部分の意見）の特徴を分析する比較分析手段６２と、データ処理装置６の各手段を実現するためのプログラムを格納する記録媒体６３とを備えている。尚、データ処理装置６の各手段はハードウェアで構成可能である。
【００９２】
カテゴリ設定手段６１におけるカテゴリには、（ａ）対象物の機能のカテゴリ、（ｂ）対象物の機種のカテゴリ、（ｃ）意見の評価のカテゴリ、（ｄ）意見の評価表現のカテゴリ、（ｅ）意見の記述時刻のカテゴリ、（ｆ）意見の記載場所のカテゴリがある。カテゴリを設定するとは、それぞれのカテゴリにラベルを付与することを意味する。
【００９３】
分析条件入力手段５１における分析条件は、カテゴリとその意見のラベルとを指定することによって記述する。カテゴリとしては、カテゴリ設定手段６１で設定される（ａ）〜（ｆ）のカテゴリに加え、対象物名入力手段３１で入力された対象物名も（ｇ）対象物名のカテゴリとして扱う。例えば、分析条件として『対象物名＝商品「Ｍ」＆意見の評価＝肯定』というように指定する。これは「対象物名のカテゴリ」のラベルが『商品「Ｍ」』でかつ「意見の評価のカテゴリ」のラベルが「肯定」である意見を分析対象とすることを意味する。
【００９４】
比較分析手段６２における特徴は、ルール形式の知識として表現する。例えば、特開２００１−２６６０６０号公報に記載された「アンケート回答分析システム」におけるテキスト分類エンジンを用いると、全体の意見に対する部分の意見の特徴をｉｆ−ｔｈｅｎ−ｅｌｓｅ型のルールによって学習することができる。
【００９５】
図１７は本発明の第３の実施例による意見収集分析装置の処理動作を示すフローチャートであり、図１８は図１７のカテゴリ生成の処理動作を示すフローチャートである。これら図１６〜図１８を参照して本発明の第３の実施例による意見収集分析装置の処理動作について説明する。尚、図１７及び図１８に示す処理はデータ処理装置６が記録媒体６３に格納されたプログラムを実行することで実現される。
【００９６】
まず、利用者が対象物名入力手段３１によって一つ以上の対象物名を入力すると（図１７ステップＳ２１）、意見抽出手段２２は文書集合記憶部２１に記憶された文書集合に含まれかつ対象物名入力手段３１で入力された対象物名に関連する意見を抽出する（図１７ステップＳ２２）。
【００９７】
次に、カテゴリ設定手段６１は意見抽出手段２２で抽出された意見に様々なカテゴリを設定する（図１７ステップＳ２３）。さらに、利用者は分析条件指定手段５１によって分析条件を入力すると（図１７ステップＳ２４）、比較分析手段６１は意見抽出手段２２で抽出されかつ対象物名入力手段３１で入力された対象物名に関する意見（全体の意見）に対する、その中で分析条件指定手段５１で指定された条件を満たす意見（部分の意見）の特徴を分析する（図１７ステップＳ２５）。
【００９８】
尚、上記のカテゴリ設定処理の具体的な動作としては、本発明の第１の実施例による意見収集分析装置のステップＳ３の動作において、「対象物」を「カテゴリ」と読み替えた場合の動作と同様である。
【００９９】
カテゴリ設定手段６１の動作は、まず用意された一つ以上のカテゴリの内の１つを選択する（図１８ステップＳ３１）。用意されたカテゴリとしては、（ａ）対象物の機能のカテゴリ、（ｂ）対象物の機種のカテゴリ、（ｃ）意見の評価のカテゴリ、（ｄ）意見の評価表現のカテゴリ、（ｅ）意見の記述時刻のカテゴリ、（ｆ）意見の記載場所のカテゴリがある。
【０１００】
（ａ）対象物の機能のカテゴリは、意見を対象物の機能という視点から分類する。対象物の機能とは、例えば対象物が携帯電話であれば「電話機能」、「充電機能」、「メール機能」、「カレンダ機能」、「電話帳機能」、「スケジュール管理機能」等が考えられる。
【０１０１】
（ｂ）対象物の機種のカテゴリは、意見を対象物の機種という視点から分類する。対象物の機種とは、例えば商品名『商品「Ｍ」』が『商品「ＭII−５５０」』『商品「Ｍ−Ｋ１」』、企業名「Ｎ」が「Ｎソフトウェア」、「Ｎシステム建設」というように、入力された対象物名を含む下位の対象物名のことである。
【０１０２】
（ｃ）意見の評価のカテゴリは、意見をその評価という視点から分類する。意見の評価は意見の記述者がその対象物を肯定的に捉えているか、否定的に捉えているかを示すものである。したがって、「肯定」または「否定」という２つの値、あるいはそれらの度合いといった形式で表すことができる。
【０１０３】
（ｄ）意見の評価表現のカテゴリは、意見をその評価表現という視点から分類する。意見の評価表現とは、意見抽出手段２２で用いた評価表現記憶部２２１に記憶される評価表現である。
【０１０４】
（ｅ）意見の記述時刻のカテゴリは、意見をその記述時刻という視点から分類する。意見の記述時間とは、意見の記述者がその意見をいつ記述したかを示すものである。
【０１０５】
（ｆ）意見の記載場所のカテゴリは、意見をその記載場所という視点から分類する。意見の記載場所とは、意見の記述者がその意見をどのような場所で記述したかを示すものである。
【０１０６】
次に、カテゴリ設定手段６１は選択したカテゴリに対する意見のラベルを付与する（図１８ステップＳ３２）。意見のラベルを付与する方法は、選択したカテゴリによって異なる。
【０１０７】
（ａ）対象物の機能のカテゴリの場合、意見のラベルを付与する方法としては、例えば機能を示す表現のリストを用意し、意見抽出部２２で抽出した意見の中にその表現が含まれる場合には、その表現を意見のラベルとして付与する方法がありうる。機能を示す表現としては、例えば対象物が携帯電話ならば「電話」、「充電」、「メール」、「カレンダ」、「電話帳」、「スケジュール管理」等が考えられる。
【０１０８】
また、意見のラベルを付与する方法として、例えば上記の機能を示す表現を共起語を用いて自動的に収集する方法もありうる。共起語とは、例えば「機能」である。つまり、機能を示す表現は「○○機能」のように、共起語の前方に隣接する名詞やサ変名詞の連続として規則的に表現されることを利用して自動収集する。
【０１０９】
（ｂ）対象物の機種のカテゴリの場合、意見のラベルを付与する方法としては、例えば対象物名と機種名とを対応させたテーブルを用意する方法がある。この場合、対象物名入力手段３１で入力された対象物名をキーとしてこのテーブルから機種名を展開し、次に、意見抽出部２１で抽出された意見にこの機種名が含まれる場合には、その機種名を分類ラベルとして付与する。
【０１１０】
対象物名と機種名との対応としては、例えば、「Ｎ社」→「Ｎソフト」・「Ｎシステム建設」、『商品「Ｍ」』→『商品「ＭII−Ｒ５５０」』・『商品「Ｍ−Ｋ１」』が該当する。
【０１１１】
（ｃ）意見の評価のカテゴリの場合、意見のラベルを付与する方法としては、例えば評価表現とその基本評価とを対応させたテーブル（基本評価テーブル）と、否定表現のリスト（否定表現リスト）とを用いる方法がある。
【０１１２】
この場合、まず、意見抽出部２２で抽出された意見に含まれる評価表現から基本評価テーブルを用いて意見の基本評価を求める。次に、意見に含まれる評価表現の近傍に否定表現テーブルに含まれる否定表現が含まれる場合には、その基本評価を反転させた評価を意見のラベルとして付与する。逆に、否定表現が含まれない場合には、その基本評価を意見のラベルとして付与する。
【０１１３】
ここで、基本評価テーブルにおける評価表現とその基本評価との対応として「良い」→「肯定」、「悪い」→「否定」、「速い」→「肯定」、「重い」→「否定」が該当する。また、否定表現としては、「ない」、「なかった」、「ません」のように文法によって述語を否定する文法的否定表現と、「不」、「疑問である」、「言いかねる」のように語彙によって述語を否定する語彙的否定表現とがあり、それらを登録する。
【０１１４】
（ｄ）意見の評価表現のカテゴリの場合、意見のラベルを付与する方法としては、例えば意見抽出手段２２で抽出した意見に含まれる評価表現を分類ラベルとして付与する方法がある。
【０１１５】
（ｅ）意見の記述時間に基づくカテゴリの場合、意見のラベルを付与する方法としては、例えば文書がインタネット上の文書であれば、意見抽出手段２２で抽出した意見を含む文書の更新時刻を意見のラベルとして付与する方法がある。
【０１１６】
（ｆ）意見の記載場所に基づくカテゴリの場合、意見のラベルを付与する方法としては、例えば文書がインタネット上の文書であれば、意見抽出手段２２で抽出した意見を含む文書のＵＲＬを意見のラベルとして付与する方法がある。
【０１１７】
また、意見のラベルを付与する方法としては、例えば文書がインタネット上の文書であれば、意見抽出手段２２で抽出した意見を含む文書のＵＲＬのドメインを意見のラベルとして付与する方法がある。
【０１１８】
最後に、もし、まだ選択していないカテゴリがある場合には、ステップＳ３１に戻り、すべてのカテゴリを選択している場合には処理を終了する（図１８ステップＳ３３）。
【０１１９】
このように、文書集合から複数の対象物名の意見を抽出することによって、抽出した意見全体に対する、その中で利用者が選択した対象物に関する意見の特徴を分析し、その結果を依頼者に提示することができる。
【０１２０】
また、文書集合から抽出した意見候補の意見らしさを構文的適性もしくは客観的適性といった方法によって判定することによって、正確な意見抽出を実現し、それによって抽出した意見の高精度の分析結果を依頼者に提示することができる。
【０１２１】
さらに、文書集合から抽出した意見に様々なカテゴリを自動的に設定することによって、抽出した意見全体に対する、その中で利用者が選択したカテゴリに関する意見の特徴を分析し、その結果を依頼者に提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２２】
【図１】本発明の第１の実施例による意見収集分析装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の意見抽出手段の構成例を示すブロック図である。
【図３】図２の評価表現辞書記憶部の内容例を示す図である。
【図４】図２の構文的適性判定手段における構文的特性の例を示す図である。
【図５】図２の客観的適性判定手段におけるＵＲＬリストの例を示す図である。
【図６】本発明の第１の実施例による意見収集分析装置の処理動作を示すフローチャートである。
【図７】図６の意見抽出の処理動作を示すフローチャートである。
【図８】図１の意見抽出手段の出力例を示す図である。
【図９】図１の対象物比較分析手段の分類ルールによる出力例を示す図である。
【図１０】図１の対象物比較分析手段の分類ルールによる構成例を示すブロック図である。
【図１１】図１の対象物比較分析手段の相関ルールによる構成例を示すブロック図である。
【図１２】図１の対象物比較分析手段のポジショニングマップによる出力例を示す図である。
【図１３】図１の対象物比較分析手段のポジショニングマップによる構成例を示すブロック図である。
【図１４】図１の対象物比較分析手段の典型文リストによる構成例を示すブロック図である。
【図１５】本発明の第２の実施例による意見収集分析装置の構成を示すブロック図である。
【図１６】本発明の第３の実施例による意見収集分析装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】本発明の第３の実施例による意見収集分析装置の処理動作を示すフローチャートである。
【図１８】図１７のカテゴリ生成の処理動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１２３】
１，３，５入出力装置
２，４，６データ処理装置
１１対象物名集合入力手段
１２対象物名選択手段
１３出力手段
２１文書集合記憶部
２２意見抽出手段
２３対象物比較分析手段
２４，４２，６３記録媒体
３１対象物名入力手段
４１対象物名拡張手段
５１分析条件入力手段
６１カテゴリ設定手段
６２比較分析手段
２２１評価表現記憶部
２２２意見候補抽出手段
２２３意見判定手段
２２３ａ構文的適性判定手段
２２３ｂ客観的適性判定手段
２３１，２３４，２３７，２４１形態素解析手段
２３２，２３５，２３８，２４２属性選択手段
２３３，２３６，２３９情報量尺度計算手段
２４０対応分析手段
２４３代表度分析手段
２４４ソート手段
【図１】
2006286026.tif 000003
【図２】
2006286026.tif 000004
【図３】
2006286026.tif 000005
【図４】
2006286026.tif 000006
【図５】
2006286026.tif 000007
【図６】
2006286026.tif 000008
【図７】
2006286026.tif 000009
【図８】
2006286026.tif 000010
【図９】
2006286026.tif 000011
【図１０】
2006286026.tif 000012
【図１１】
2006286026.tif 000013
【図１２】
2006286026.tif 000014
【図１３】
2006286026.tif 000015
【図１４】
2006286026.tif 000016
【図１５】
2006286026.tif 000017
【図１６】
2006286026.tif 000018
【図１７】
2006286026.tif 000019
【図１８】
2006286026.tif 000020